[發明專利]一種在電子交易平臺中識別特征用戶的方法及裝置和搜索方法及裝置

有效

• 申請號: 201210065665.1
• 申請日: 2012-03-13
• 公開（公告）號: CN103309885B
• 公開（公告）日: 2017-08-11
• 發明（設計）人: 潘健民
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q30/00
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司11319
• 代理人: 蘇培華

技術領域

本申請涉及交易信息處理領域，特別是涉及一種在電子交易平臺中識別特征用戶的方法及搜索方法，以及一種在電子交易平臺中識別特征用戶的裝置及搜索裝置。

背景技術

隨著互聯網的飛速發展，電子商務在整個商業領域的地位越來越重要。以交易記錄為核心的誠信體系是現代網購市場的基礎，虛假交易會嚴重破壞整個網購行業的健康有序的發展。如何識別出參與虛假交易比較嚴重的賣家成為一個越來越重要的課題。

目前已有的評估某個賣家參與虛假交易嚴重程度的方法是，根據已識別出來的參與虛假交易的買家數據，計算某個賣家在過去一段時間內有過交易行為的所有買家的數量和這些買家中屬于虛假交易買家的數量，然后根據虛假交易買家數與所有買家數的比例，再根據這個0到1之間的比例值，去評估這個賣家參與虛假交易的嚴重程度，分數越高，表示越嚴重，然后將評分符合預設條件的用戶作為特征用戶。

以上現有技術中存在的問題是：

現有的只看虛假交易買家與所有買家的比例值，并不能有效反應真實情況。例如，賣家A的所有買家數為1，虛假交易買家數為1，虛假交易的比值為1。賣家B的所有買家數為10，虛假交易買家數為8，虛假交易的比值為0.8。根據原有方法，賣家A參與虛假交易的嚴重程度要高于賣家B，但是，考慮到虛假交易買家的數量，賣家B參與虛假交易的嚴重程度應該比賣家A更嚴重，并不符合真實情況。用戶搜索相應商品的賣家的時候，依據虛假交易賣家分并不能識別出真正參與虛假交易比較嚴重的賣家，從而給用戶的網上購物帶來了一定的風險。

因此，目前需要本領域技術人員解決的一個技術問題就是，提供一種在電子交易平臺中識別特征用戶的方法，使得識別出的特征用戶參與虛假交易的嚴重程度更接近真實情況，避免虛假交易，提高網絡購物的交易安全。

發明內容

本申請提供一種在電子交易平臺中識別特征用戶的方法，使得識別出的特征用戶參與虛假交易的嚴重程度更接近真實情況。

本申請還提供了一種在電子交易平臺中識別特征用戶的裝置，用以保證上述方法在實際中的應用及實現。

為了解決上述問題，本申請公開了一種在電子交易平臺中識別特征用戶的方法，所述電子交易平臺中的部分或全部用戶具備第一屬性和所述第一屬性的初始第一特征子參數、以及第二屬性和所述第二屬性的初始第二特征子參數；至少一部分所述用戶之間存在關聯關系；所述方法包括：

步驟a、依據各用戶的第一屬性所關聯的用戶的第二特征子參數X，計算各用戶的第一特征子參數Y；

步驟b、依據各用戶的第二屬性所關聯的用戶的第一特征子參數Y，計算各用戶的第二特征子參數X；

按照第一特征子參數Y或第二特征子參數X，提取預設個數的用戶作為特征用戶。

優選的，步驟a和步驟b中所述計算為迭代計算，所述方法還包括：

將各用戶的第二特征子參數X引入步驟a，進行迭代處理，直至滿足預設條件。

優選的，所述預設條件為，進行迭代的次數大于第一預設閾值。

優選的，所述預設條件為，各用戶的第N次迭代的第一特征子參數Y與第N-1次迭代的第一特征子參數Y之間的統計差值小于第二預設閾值，其中，N大于1。

優選的，所述預設條件為，各用戶的第N次迭代的第二特征子參數X與第N-1次迭代的第二特征子參數X之間的統計差值小于第三預設閾值，其中，N大于1。

優選的，所述初始第一特征子參數均為0，通過以下步驟為各用戶設定初始第二特征子參數X：

針對各個用戶，在預置的虛假交易數據庫中進行搜索；

若在所述虛假交易數據庫中存在該用戶，則設定該用戶的第二特征子參數X為m，其中，m為正數；

若不存在該用戶，則設定該用戶的第二特征子參數X為0。

優選的，所述第一屬性為賣家，所述第一特征子參數為賣家參與虛假交易嚴重程度的評分，所述各用戶的第一屬性所關聯的用戶為，與具備第一屬性的當前各用戶發生交易關系的具備第二屬性的用戶；

所述第二屬性為買家，所述第二特征子參數為買家參與虛假交易嚴重程度的評分，所述各用戶的第二屬性所關聯的用戶為，與具備第二屬性的當前各用戶發生交易關系的具備第一屬性的用戶；

所述第一屬性所關聯的用戶，和第二屬性所關聯的用戶，在預置的交易數據庫中搜索，所述交易數據庫包含各次交易中的發生交易關系的具備第一屬性的用戶和具備第二屬性的用戶。